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智慧隧道场景的数字化转型升级路径探索与实践
日期：2024-11-22 14:51 阅读量：903

 转载于微信公众号“中国交通信息化”

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传统隧道面临的挑战与机遇

在加快交通强国建设的大背景下，中国已成为世界上隧道工程建设规模最大、最多和难度最高的国家，这不仅体现在隧道长度、埋深和断面尺寸的增长方面，建设难度与技术创新也达到了新高度。
大量隧道完成建设后，隧道的营运管理，也将面临一系列的问题，基于隧道的类型、隧道地理环境、各地区管理模式等因素，隧道营运期的安全管理还未形成统一的运维模式。总体来看，隧道要达到统一运营、统一管理标准、提升服务水平，需要推进“五化”目标，即数字化、智能化、精细化、标准化、低碳化，并打造“五大体系能力”，即安全提升、高效救援、养护提升、低碳节能、数字治理。

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数字化转型路径“新”探索

当前隧道营运管理过程中仍然存在系统数据不统一、智能预警反应度慢、事件检测精度较低、运营能耗高、突发事故联动救援难度大等痛点问题。
基于实际痛点问题，隧道数字化转型与智慧化提升的目标和价值主要体现在三个方面：

  • 一是隧道智能监控管理风险防控的提升，通过隧道智能化策略及预案的联动管控，实现实时监测预警与预案体系联动的信息化，提前预判风险并实现闭合管控；

  • 二是公路隧道基础设施的运营效率提升，通过机电设备的健康状态监测、通风照明节能模型验证，实现隧道营运养护的精细化管控，达成降本提质的目标；

  • 三是隧道营运数据驱动的管理决策支持，通过建立隧道营运管理的业务标准化及数据交互共享机制，利用标准化数据治理手段实现营运决策辅助。

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隧道数字化转型的实践分享

渝筑高速大娄山特长隧道群的智慧化提升工程及其信息化平台软件建设，是具有代表性的项目。大娄山隧道全长10.5km，在其前后还有16座隧道，构成70km路段、42km隧道的典型高速公路隧道群。大娄山隧道穿越地质复杂，具有高瓦斯、岩溶、涌水等复杂不良地质，项目施工难度较大，且该路段存在长下坡、凝冻、团雾等特点，管理难度大，安全风险非常高，因此该隧道的营运管理更具有挑战性。以下对大娄山特长隧道群的智慧化提升工程及其信息化平台软件建设的相关实践进行介绍。

解决思路

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通过“智能研判、协同管控、实时监测、分级策略、应急处置”五位一体的创新管理模式，解决好“路、车、人”及环境的关系，把各种监测数据和预警数据进行综合分析，得出最适宜的协同管理模式和流程标准，最终形成了8大场景、26类事件、4个管控等级，联动29类设备，共计700多条分级分类场景预案管理策略及预案。

建设内容

大娄山特长隧道及隧道群的智慧化提升主要考虑从三个方面开展相关工作。

  • 一是在机电系统集成中，尽可能采用新设备和新技术，实现原来系统所不能提供的功能。例如采取新一代红外监测技术对超温车辆进行预警，构建车辆超温预警系统；增加多光谱火焰探测设备，提升隧道内火灾监测点覆盖面和精准度，并能够对隧道内的移动火情进行监测等。

  • 二是对软件应用平台进行重构，把全部数据、全部业务制定统一标准，在技术层面与业务流程上进行打通，实现数据展示、业务联动的统一集成，并在此基础上规划了八大业务板块，在每一板块下再建立细分场景下的应用系统。

  • 三是在构建产品的同时，开展对于应急预案、节能算法、数据分析等领域的专题研究，引入了第三方专业机构，共同参与标准的制定和算法建模等工作，并确保这些技术能够在实际的应用系统中发挥作用。

应用平台架构

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应用平台架构示意图

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从技术体系上看，大娄山隧道智慧化提升方案，沿用了交通行业的“云、网、边、端”基础架构，通过接入前端感知设备或边缘网关设备，获取相关数据，实现对设备的管理控制，并引入“中台”理念，实现技术底座的标准统一。

物联中台：主要针对设备数据采集汇聚；

数据中台：对所有数据构建关系并提供共享机制的数据中台，打造自有的路网运行监测库、车辆库，为后续画像分析做好支撑；

技术中台：提供开发协同平台，有利于采用外部领先技术进行平台建设。

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针对特长隧道和隧道群可能产生的业务需求，构建了业务应用平台的八大功能板块（包括安全预警应用、应急调度应用、设备管控应用、养护管理应用、主动管控应用、综合管理应用、低碳节能应用、数字孪生应用），并通过一张图实现数据的展示和监控中心的指挥调度。

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最后目标是要在“智能预警、调度协同、低碳节能、数字治理”这四类业务场景下，实现隧道营运管理的业务价值提升。

实践亮点

以下对“大娄山隧道群智慧管控一体化平台”中的一些亮点进行简要介绍和解读。
 · 实现安全预警一张图——建立统一的预警发布平台和管理机制
在业务标准化、数据标准化的基础上，把各类与“监测预警”相关的数据进行分级分类，并放到统一的数据显示面板上进行管理。
重点实时监测分析隧道及周边区域的交通流量、车型、运行速度、交通事件、重点车辆等数据，对“两客一危”、超温、超速等重点车辆在入洞前和入洞后进行智能识别、跟踪和监管，追踪重点车辆行驶路径和状态，确保重点车辆在隧道的安全运行及异常情况的及时处置。
对逆行、违法停车、交通拥堵、行人事件、施工、路障、超速、压线、违法变道、事故、火灾、抛洒物等交通事件进行分析、研判，将异常交通事件信息数据与省内公众出行服务平台、图商导航APP、可变情报板、高速交通广播、车机等渠道进行联动共享发布，实现隧道异常情况的主动预警与发布。
 · 实现安全预案的联动处置——建立预警联动处置的“事件库”与“预案库”
为快速准确地实现对交通事故、火灾等事件的应急响应，对可能发生的事件进行分级分类，形成对事件内容的标准化定义，形成“事件库”。这些“事件库”决定了每一类可能发生事件的轻重缓急，以及按照路网监控中心的管理流程该如何处置，而这些与每一类事件所对应的处置流程，结合设备联动控制需求，则形成了另一个对应数据集“预案库”。
 · 关联高速调度云数据，实现一路三方联动
目前针对各类场景，已经编制了700余项预案。通过预案联动中设备的自动控制，能够配合实现一路三方的联勤联动机制，快速解决现场问题，最大限度减小事故造成的损失。
 · 主动管控提升——构建针对重点运行车辆的三级管控策略
针对大娄山隧道建立一套“智慧隧道应急预警系统”。以下以 “重点运行车辆”的三级预警管控进行说明。“重点车辆”主要包括两类：一是“两客一危”中的危化品车辆；二是通过门架上超温预警系统所发现已经超温、存在自燃风险的大货车或罐车。“三级主动管控”指的是：一是在收费站、高速互通以前进行预警和劝离，二是在服务区、停车区进行拦截，三是在确认车辆会进入隧道后进行全流程跟踪。
 · 数据表单分析——利用数据治理方法论对业务赋能
在机电设备的运行管控上，围绕如何用好各类数据、如何做好隧道养护、机电养护工作的信息化，进行了大量的业务标准化和数据分析工作。其中较为重要的是，围绕隧道低碳节能进行相关数据的抽取分析，以及针对节能管控策略模型进行了相关研究。具体而言，汇聚大娄山隧道24小时的断面流量数据和各类环境监测数据，并对这些数据进行抽取和深度分析；利用这些数据所反馈的信息，制定围绕通风系统和照明系统的低碳节能模型和调光、送风的控制算法等。
 · 数字孪生应用——基于高精地图和3D建模构建路段底图
在大娄山隧道群智慧化提升工作中，通过构建三维虚拟现实，对数字孪生技术在交通行业的应用价值进行探索和验证。目前在构建数字孪生系统时，主要采用三维建模和高精地图技术。在业务管理应用上，数字孪生系统通过融合原有软件平台中的相关数据和业务流程，实现对数据的全新展现和业务管控。

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智慧隧道未来发展趋势展望

智慧隧道未来发展趋势展望包括以下五个方面：
一是系统集成的精细化管控：构建统一的操作界面，实现隧道业务数据共享和功能协同，提高隧道管理的效率和响应速度。
二是绿色低碳下的节能减排：注重隧道的环保和可持续性发展，通过低碳节能算法的应用，实现隧道能耗降低与低碳减排。
三是前沿技术创新应用管控：隧道管理应用先进的技术解决方案，提高数据处理能力，实现更加精准和实时的监控与分析。
四是多源数据融合标准建立：建立统一数据标准融合机制，解决多源异构数据问题，促进智慧隧道互联互通和智能化升级。
五是车路协同自动驾驶支持：随着车路协同和自动驾驶技术的发展，智慧隧道将提供必要的信息支持和基础设施建设，适应未来交通运营的需求。
来源 | 2024高速公路智慧隧道技术研讨会暨深中通道观摩会




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